摘要：为了提高粗糙聚类算法应用于图像分割时的分割效果,提出一种代理多目标粒子群驱动的粗糙聚类图像分割算法。首先,通过自适应确定粗糙聚类上、下近似的阈值,减少人为干预;其次,利用粗糙聚类中边界样本占比构建动态惩罚因子,进而结合聚类的紧致性和可分性度量构造粗糙聚类目标函数,并联合聚类的连通性函数从不同角度共同评价聚类质量;最后,设计代理辅助的精英多目标粒子群优化策略,筛选精英粒子更新种群,得到最终的聚类中心,从而避免粗糙聚类算法对初始中心敏感和易陷入局部最优的问题并提升优化效率。实验结果表明:所设计的优化策略在标准测试问题上能够得到更好的优化结果;对比其他图像分割算法,该算法分割效果最佳。

摘要：针对共生生物搜索算法存在易早熟、收敛速度慢等缺陷,提出一种基于子种群拉伸操作的精英共生生物搜索算法。在“互利共生”阶段,根据适应度值将种群划分为两个子种群,设计有针对性的进化策略,使两个子种群分别负责开发和探索,有效地平衡算法的收敛速度与精度;在“偏利共生”阶段,利用最优个体的方向性引导信息,引入拉伸因子和差分扰动向量,并修正个体更新模式,从而在提高算法收敛速度的同时保证种群的多样性;模拟寄生体和宿主的生物关系,提出精英"寄生"机制,进一步平衡算法在整个迭代过程中的探索与开发能力。对与标准共生生物算法、改进后的共生生物搜索算法以及其他4个群智能进化算法在17个函数上的测试结果进行比较分析,结果表明所提出的算法精度更佳,收敛速度优势明显。